P2P网络借贷：国际发展与中国实践

2011年以来,伴随着温州民间借贷事件的曝光,人们难免不对我国P2P网络借贷平台的潜在风险表示担忧。为此,文章深入分析了国外P2P的产生、发展现状、主要模式和特点,并在此基础上对我国P2P发展的主要模式和新探索进行比较分析,揭示发展中存在的主要问题,最后有针对性地提出了政策建议。     

我国P2P网络借贷的法律风险解析及监管应对

通过对我国P2P网络借贷平台运营模式的探究,认为网络借贷平台存在民事法律风险、刑事法律风险和金融法律风险。在此基础上,借鉴美国对P2P网络借贷平台的监管格局,提出通过明晰监管结构、完善个人征信体系、规范中间账户管理、引入第三方担保机制或建立风险准备金制度等监管措施,增进行业自律来完善我国对网络借贷平台的监管。     

基于压力指数模型的P2P网络借贷风险度量研究

根据运营平台数量、问题平台数量、年成交金额、监管政策的变化将我国P2P网络借贷行业发展划分为3个阶段,并运用金融压力指数模型构建P2P网络借贷行业的风险度量指标体系和风险压力指数模型,分析我国P2P网络借贷风险的关键影响因素。研究发现,P2P网络借贷行业的风险来源于借贷平台的内、外部风险。从线性预测来看,未来P2P网络借贷行业风险压力水平将持续上升。据此,提出相关政策建议,以期为防范与规避我国P2P网络借贷行业风险、促进其健康发展提供一定的借鉴。     

中国P2P网络借贷研究:分析框架、研究进展与未来展望

近年来,P2P网络借贷在我国取得了快速发展,并且作为金融创新的产物,它的发展也引起了学术界的广泛关注,相关研究逐渐增多。目前我国P2P网络借贷研究主要集中于三个方面:一是关于P2P网络借贷业态发展和运营模式的研究;二是关于网络借贷中融资可得性影响因素及借贷参与者行为规律的研究;三是关于P2P行业风险管理的研究。通过梳理该领域的研究框架和研究进展,可以发现还存在诸多不足,未来我国P2P网络借贷的研究方向将集中在以下三个方面:一是加强对信息技术和先进算法的研究与使用;二是进一步对借贷参与者行为规律进行深入挖掘;三是加强网络借贷中信息披露问题的研究。     

P2P网络借贷平台的刑事责任问题研究

P2P网络借贷平台因其及时迎合了民间融资的需求,获得了广大资金持有者的青睐,成为互联网金融中极为重要的一环。但是,由于缺乏法律规范和国家层面的制度监管,我国P2P网络借贷平台呈现出无序的发展状态。在单纯为借款人和贷款人提供交易平台、扮演中立"居间人"角色的P2P网络借贷平台之外,我国衍生了持有"资金池",集资金吸储、放贷及理财等诸多"金融机构"功能于一身的异化的P2P网络借贷平台。对于P2P网络借贷平台刑事责任问题的研究,应在坚持P2P网络借贷平台类型化的基础上分别进行。     

我国P2P平台的发展趋势及风险控制

互联网信息技术发展日新月异,P2P借贷在各个网络服务型行业得到应用的同时,也给传统金融行业带来巨大挑战,因此对P2P的研究很有必要。从P2P网络借贷发展的平台和特征出发,通过对发展过程中产生的法律、监管和经营等主要风险进行分析,提出构建风险控制的建议,促进P2P网络借贷的健康发展。     

影响P2P网络借贷成功因素的实证分析

利用人人贷网络借贷的交易数据,采用二元Logit回归模型,研究影响网络借贷成功的因素。研究结果表明:借款金额、借款者信用等级、历史借款失败次数与投标能否完成呈负相关关系,借款期限、借款利率、借款者性别、年龄、工资状况以及身份审核项目数对投标能否完成有正向影响。P2P网络借贷是我国互联网金融发展的创新模式,通过对影响借贷成功因素的研究,能更好的帮助小微企业和个人成功融资,促使P2P网络借贷更加合理健康的运营。     

P2P网络借贷对中小企业融资的影响研究——以山东省国家级高新区为例

P2P网络借贷的兴起,为中小企业融资提供了新的途径。基于微观调查数据,实证分析了P2P网络借贷对中小企业融资的影响,结果发现:P2P网络借贷对于缓解高新区内中小企业融资难问题具有显著的正向作用,尤其对于非科技型中小企业的影响更为显著。而且P2P网络借贷的发展呈现出地域的差异,金融环境良好、金融业态多样化的地区P2P发展迅速。为有效解决中小企业融资难问题,不仅要继续发挥传统金融的作用,更应该充分利用P2P等新型金融业态,地方政府应抓住网贷平台清理整顿的黄金机遇,因地制宜提高金融包容性。     

P2P网络借贷机构的系统重要性研究

互联网金融发展得如火如荼,其蕴藏的风险不容忽视。由于P2P网络借贷是互联网金融的一项重要业态,且其风险溢出效应较大,研究其风险监管有着非常重要的意义。通过借鉴巴塞尔委员会对系统重要性银行识别的指标体系,基于指标法的思想联系我国互联网金融发展现状以及P2P网络借贷机构的特征对指标体系进行了合理改进。对国内比较重要的P2P网络借贷机构进行了系统重要性排名,并且和以前的研究成果进行了比较。对于推动互联网金融分类适度的监管工作有着一定的意义。     

P2P网络借贷的运作模式及其激励约束研究 ——基于股权市场分层的视角

通过介绍P2 P网络借贷的概况和运作原理,阐述了P2 P网络借贷的特点和发展趋势,在其运作模式的基础上,假设P2 P网络借款人可以产品的回报的方式激励投资者,这样就完成了P2 P网络借贷和股权分层市场的无缝对接,探讨了P2P网络借贷与股权市场分层的关系.同时借鉴并运用Wojciech的模型,以项目产品为激励借款人的回报,分别以项目最小值、 总量激励参数两个假设条件,探讨了在这两种不同的条件下项目参与者的利润最大化和最优激励参数问题.得出借款人和投资者最终的激励机制是相容的,也就是说他们的最终目标都是把项目推广给潜在的投资者的结论.希望通过对P2 P网络借贷的研究给P2 P网络借贷提供一种新的融资激励方式,从而实现借款者和投资人的双赢,促进P2 P网络借贷的快速发展.     

P2P网贷平台发展趋势研究

P2 P网络借贷作为互联网金融的一部分,近几年来在我国发展迅猛,但由于存在法律空白、监管缺失等问题,其发展的同时也遇到了一定的问题,导致成长受阻。随着监管细则的即将出台, P2 P平台未来的发展趋势备受关注。为了更好地预测P2 P网贷平台的发展趋势,本文运用系统动力学的相关知识建立了P2 P网络借贷平台的成长模型,并运用系统仿真的方法预测出P2 P平台的数量先是保持持续增长,之后会出现大幅下降。     

基于csQCA的P2P网络借贷平台信用影响因素

针对P2P网络借贷平台成交量及数量减少的现象,运用网络爬虫技术等方法,获取了上市系、国资系、风投系、创业系4个类别共40个P2P网络借贷平台的实际数据;建立了基于品牌信用、交易信用、人气信用、服务信用4个维度的P2P网络借贷平台信用评估模型;运用csQCA方法对其平台信用影响因素进行构型分析。研究表明:交易信用中的信息透明度是影响P2P网络借贷平台信用的主要要素,其次是品牌信用中的合规程度;高品牌信用是上市系和创业系P2P网络借贷平台高信用值产生的必要条件;高交易信用是国资系P2P网络借贷平台高信用值产生的必要条件。政府和P2P网络借贷平台应重点关注品牌信用和交易信用的变化,为借款人和出借人营造良好的交易氛围。     

基于VAR模型P2P网络借贷与传统金融市场之间的动态变化

基于P2P网络借贷市场2013年4月-2017年10月每日的综合利率数据进行脉冲响应分析,结果表明:P2P网络借贷利率与10年期国债收益率相互影响;P2P网络借贷利率与沪深300指数收益率不存在因果关系;P2P网络借贷利率与上海同业拆借利率（SHIBOR）存在相互影响。P2P网络借贷综合利率对于整体金融市场响应趋于零响应;10年期国债收益率对于P2P网络借贷利率正响应;上海同业拆借利率收益率对于P2P网络借贷利率是负响应;沪深300指数收益率对于P2P网络借贷利率是趋于零响应。最后,通过实证研究提出P2P网络借贷利率风险管理的建议。     

成都市P2P网贷平台的发展现状分析

采用网络信息收集和实地走访相结合的方式首次对成都市P2P网贷平台的发展情况进行了研究。统计分析表明,成都市的P2P网贷平台还处在发展的初级阶段,离真正基于互联网技术的纯线上平台还有很大距离,具有竞争优势的公司屈指可数。为了更好促进成都市互联网金融的健康发展,建议不但要建立统一的P2P网贷平台交易信息系统,提高互联网金融市场的透明度,还要严格P2P网贷平台的市场准入,防范区域性金融风险,同时加强基础建设,优化互联网金融发展环境。     

基于文本分析的网络借贷评论研究---来自水木社区的数据*

P2P网络借贷是数字经济时代下移动金融创新的突出体现，在社交网络平台上引发了投资者的广泛关注与讨论。通过研究社交网络平台上有关网络借贷的评论，可以识别投资者对网贷平台的主要关注点和话题。这对网贷投资者、平台的发展和监管具有重要的参考价值。论文收集水木清华社区互联网理财版块上网贷投资者的评论内容作为文本数据，利用Python与ROST CM6，通过文本数据可视化和高频特征词分析，研究文本数据隐含的经济信息。研究发现,评论主要关注资金实力和风险控制能力较强的平台；有关网络借贷的主要关注话题包括网贷平台的风险性、收益性、用户体验感和新手求助。实证研究的结果对加强网络平台的自身建设和监管以及投资者进行决策具有重要意义。     

我国P2P网络借贷平台的借款风险研究

2P网络借贷将投资者和借款者直接相连,使借贷更加直接、便捷。通过收集人人贷网贷平台的数据,对能反映P2P网络借贷风险的有关因素进行研究。结果表明：利率对违约风险有主要的影响作用,但并不是唯一的,仍有部分风险隐藏在订单的其他相关信息中。其中每笔借款筹资成功所需的投标人数和完成时间,都是反映该借贷订单风险大小的有力指标。借款人可以通过完善个人信息来提高借款成功率,改善与风险有关的指标。